Fingerprint matching accuracy is essential in deploying a music search service. This paper deals with a method to improve fingerprint matching accuracy by utilizing an auxiliary information which is called power weight. Power weight is an expected robustness of each hash bit. While the previous power mask binarizes the expected robustness into strong and weak bits, the proposed method utilizes a real-valued function of the expected robustness as weights for fingerprint matching. As a countermeasure to the increased storage cost, we propose a compression method for the power weight which has strong temporal correlation. Experiments on the publicly-available music datasets confirmed that the proposed power weight is effective in improving fingerprint matching performance.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.196-202
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2021
DNA sequencing provides fundamental data in genomics, bioinformatics, biology and many other research areas. With the emergent evolution in DNA sequencing technology, a massive amount of genomic data is produced every day, mainly DNA sequences, craving for more storage and bandwidth. Unfortunately, managing, analyzing and specifically storing these large amounts of data become a major scientific challenge for bioinformatics. Those large volumes of data also require a fast transmission, effective storage, superior functionality and provision of quick access to any record. Data storage costs have a considerable proportion of total cost in the formation and analysis of DNA sequences. In particular, there is a need of highly control of disk storage capacity of DNA sequences but the standard compression techniques unsuccessful to compress these sequences. Several specialized techniques were introduced for this purpose. Therefore, to overcome all these above challenges, lossless compression techniques have become necessary. In this paper, it is described a new DNA compression mechanism of pattern matching extended Compression algorithm that read the input sequence as segments and find the matching pattern and store it in a permanent or temporary table based on number of bases. The remaining unmatched sequence is been converted into the binary form and then it is been grouped into binary bits i.e. of seven bits and gain these bits are been converted into an ASCII form. Finally, the proposed algorithm dynamically calculates the compression ratio. Thus the results show that pattern matching extended Compression algorithm outperforms cutting-edge compressors and proves its efficiency in terms of compression ratio regardless of the file size of the data.
Objectives : This study analyzed the differences in length of stay(LoS), total hospital charges(THC), and cost of rehabilitation(CoR) between two types of stroke patients, intracerebral hemorrhage(ICH) and cerebral infarction(CI). Factors associated with these differences were also assessed. Methods : Data were obtained from the 2011 National Inpatient Sample data of Health Insurance Review and Assessment Service. We used propensity score matching to match the characteristics of the two types of stroke patients, and conducted a regression analysis to analyze their associations. Results : The differences between THC, LoS, and CoR by stroke and hospital types were shown. Each type of hospital showed different results. Conclusions : A rapidly aging population will accelerate the number of stroke patients requiring effective management. Studies evaluating healthcare utilization of stroke patients will provide evidence for both healthcare resources allocation and healthcare policy decisions.
Stereo matching algorithm is an essential part in computer vision and photography. Accuracy and computational complexity are challenges of stereo matching algorithm. Much research has been devoted to stereo matching based on cost volume filtering of matching costs. Local stereo matching based guided image filtering (GIF) has a computational complexity of O(N), but is still not enough to provide real-time 3-dimensional (3-D) video services. The proposed algorithm concentrates reduction of computational complexity using the concept of fast guided image filter, which increase the speed up to $O(N/\small{s}^2)$ with a sub-sampling ratio $\small{s}$. Experimental results indicated that the proposed algorithm achieves effective local stereo matching as well as a fast execution time for 3-D video service.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.3
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pp.173-186
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2013
Web-based map services provide various geographic information that users want to get by continuous updating of data. Those map services provide different information for a geographic object respectively. It causes several problems, and most of all various information cannot be integrated and provided. To resolve the problem, this paper proposes a system which can integrate diverse geographic information and provide users rich geographic information. In this paper, a hybrid schema matching (HSM) algorithm is proposed and the algorithm is a mixture of the adapter-based semantic processing method, static semantic management-based approach, and dynamic semantic management-based approach. A comparative evaluation is described to show effectiveness of the proposed algorithm. The proposed algorithm in this paper improves the accuracy of schema matching because of registration and management of schemas of new semantic information. The proposal enables vocabulary-based schema matching using various schemas, and it thus also supports high usability. Finally, the proposed algorithm is cost-effective by providing the progressive extension of relationships between schema meanings.
Various optimization techniques are deployed in the compilation process of a source program for improving the program's execution speed and reducing the size of the source code. Of the optimization pattern matching techniques, the string pattern matching technique involves finding an optimal pattern that corresponds to the intermediate code. However, it is deemed inefficient due to excessive time required for optimized pattern search. The tree matching pattern technique can result in many redundant comparisons for pattern determination, and there is also the disadvantage of high cost involved in constructing a code tree. The objective of this paper is to propose a table-driven code optimizer using the DFA(Deterministic Finite Automata) optimization table to overcome the shortcomings of existing optimization techniques. Unlike other techniques, this is an efficient method of implementing an optimizer that is constructed with the deterministic automata, which determines the final pattern, refuting the pattern selection cost and expediting the pattern search process.
This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.
Seo, Young-Ho;Kim, Woo-Youl;Lee, Yoon-Hyuk;Koo, Ja-Myung;Kim, Bo-Ra;Kim, Yoon-Ju;An, Ho-Myung;Choi, Hyun-Jun;Kim, Dong-Wook
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.635-637
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2013
This paper proposed a new hardware architecture for stereo matching in real time. We minimized the amount of calculation and the number of memory accesses through analyzing calculation of stereo matching. From this, we proposed a new stereo matching calculating cell and a new hardware architecture by expanding it in parallel, which concurrently calculates cost function for all pixels in a search range. After expanding it, we proposed a new hardware architecture to calculate cost function for 2-dimensional region. The implemented hardware can be operated with minimum 250Mhz clock frequence in FPGA environment, and has the performance of 813fps in case of the search range of 64 pixels and the image size of $640{\times}480$.
Low-cost sensors have been widely used for mobile robot navigation in recent years. However, navigation performance based on low-cost sensors is not good enough to be practically used. Among many navigation techniques, building of an accurate map is a fundamental task for service robots, and mapping with low-cost IR sensors was investigated in this research. The robot's orientation uncertainty was considered for mapping by modifying the Bayesian update formula. Then, the data association scheme was investigated to improve the quality of a built map when the robot's pose uncertainty was large. Six low-cost IR sensors mounted on the robot could not give rich data enough to align the range data by the scan matching method, so a new sample-based method was proposed for data association. The real experiments indicated that the mapping method proposed in this research was able to generate a useful map for navigation.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.232-233
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2021
As construction projects become larger and more complex in the construction environment, and as the Building Information Model(BIM) is technically introduced, the demand for construction costs in units of space is increasing. Cost estimating of spacial element can reduce the error in cost prediction method based on cost of work type and to utilize the construction cost data for each space in the design phase. The purpose of this study is to extract spatial statements by utilizing spacial information of quantitative statements based on items that are common elements of the Quantity Take-Off and Bill of Quantity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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